Gopher vs GLM-130B

Descubra los avances de vanguardia en inteligencia artificial con la exploración de DeepMind de las capacidades de procesamiento del lenguaje en IA. En el centro de esta exploración se encuentra Gopher, un modelo de lenguaje de 280 mil millones de parámetros diseñado para comprender y generar texto similar al humano. El lenguaje sirve como núcleo de la inteligencia humana, permitiéndonos expresar pensamientos, crear recuerdos y fomentar la comprensión.

Al darse cuenta de su importancia, los equipos interdisciplinarios de DeepMind se han esforzado por impulsar el desarrollo de modelos de lenguaje como Gopher, equilibrando la innovación con consideraciones éticas y seguridad. Descubra cómo estos modelos de lenguaje están avanzando en la investigación de la IA al mejorar el rendimiento en tareas que van desde la comprensión lectora hasta la verificación de hechos, al tiempo que identifica limitaciones como los desafíos del razonamiento lógico. También se presta atención a los posibles riesgos éticos y sociales asociados con los grandes modelos lingüísticos, incluida la propagación de prejuicios y desinformación, y las medidas que se están tomando para mitigar estos riesgos.

GLM-130B, presentado en ICLR 2023, representa un innovador modelo bilingüe abierto preentrenado que destaca por sus impresionantes 130 mil millones de parámetros. Desarrollado para modelado denso bidireccional tanto en inglés como en chino, el GLM-130B aprovecha el algoritmo del Modelo de lenguaje general (GLM) para el entrenamiento previo y está optimizado para ejecutar tareas de inferencia en una configuración de servidor único, ya sea el A100 (40G * 8). o el V100 (32G * 8). Además, su compatibilidad con la cuantificación INT4 significa que los ya modestos requisitos de hardware se pueden reducir aún más, permitiendo que un servidor con 4* RTX 3090 (24G) admita el modelo con una mínima degradación del rendimiento.

Como parte de su proceso de entrenamiento, el GLM-130B ha digerido un extenso conjunto de datos que consta de más de 400 mil millones de tokens de texto, divididos equitativamente entre chino e inglés. Cuenta con soporte bilingüe excepcional, rendimiento superior en varios conjuntos de datos en comparación con sus contrapartes y ofrece tiempos de inferencia rápidos. Además, este repositorio también promueve la reproducibilidad al facilitar código fuente abierto y puntos de control de modelos para más de 30 tareas.